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Fabio G. Cozman | Ary Plonski| Hugo Neri
Organizando a área
Tendo em vista a arrebatadora evolução recente da IA, vale a 
pena tentar entender como essa área se organiza. Historicamen-
te, livros sobre IA se iniciam com uma discussão sobre métodos de 
busca: como encontrar uma sequência de ações que parta de um 
determinado estado e atinja um determinado objetivo. A ênfase 
em métodos de busca é justificada em parte, pois muitas técni-
cas computacionais se baseiam em busca. Além disso, pioneiros 
da IA, como Herbert Simon e Allen Newell, argumentavam que a 
estratégia básica para resolver problemas com inteligência seria 
realizar uma busca no espaço de ações levando do estado inicial 
à solução. Porém, busca é hoje uma atividade essencial em varia-
das áreas da computação, não necessariamente ligada a compor-
tamento inteligente – por exemplo, busca é rotineira no uso da 
world-wide-web, e busca é parte central da interação com comér-
cios eletrônicos. Em vista disso, enfatizar uma conexão muito es-
treita entre busca e IA parece uma estratégia pouco adequada. É 
melhor entender técnicas de busca como um dos pilares técnicos 
da IA, em paralelo a técnicas de otimização e técnicas de estimação 
estatística. 
Parece muito mais produtivo organizar a área de IA em torno 
de três eixos já mencionados em nossa discussão sobre a defini-
ção de IA: representação de conhecimento; tomada de decisão; 
aprendizado. Esses três eixos se relacionam a respeitáveis campos 
do saber humano. Representação de conhecimento é domínio da 
epistemologia; raciocínio é central em lógica. De forma similar, 
tomada de decisão é tópico basilar em campos como psicologia, 
economia, engenharia e direito; aprendizado de máquina trata de 
assuntos caros à pedagogia, mas também de técnicas estatísticas 
para processamento de dados. Em vista disso, sólidos conceitos 
desenvolvidos em outras áreas têm sido importados para a área de 
IA. Mas a perspectiva adotada pela área de IA é certamente nova: